第1章 HBase简介

1.1 什么是HBase

HBase的原型是Google的BigTable论文，受到了该论文思想的启发，目前作为Hadoop的子项目来开发维护，用于支持结构化的数据存储。
官方网站：http://hbase.apache.org
— 2006年Google发表BigTable白皮书
— 2006年开始开发HBase
— 2008年北京成功开奥运会，程序员默默地将HBase弄成了Hadoop的子项目
— 2010年HBase成为Apache顶级项目
— 现在很多公司二次开发出了很多发行版本，你也开始使用了。
HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统，利用HBASE技术可在廉价PC Server上搭建起大规模结构化存储集群。
HBase的目标是存储并处理大型的数据，更具体来说是仅需使用普通的硬件配置，就能够处理由成千上万的行和列所组成的大型数据。
HBase是Google Bigtable的开源实现，但是也有很多不同之处。比如：Google Bigtable利用GFS作为其文件存储系统，HBase利用Hadoop HDFS作为其文件存储系统；Google运行MAPREDUCE来处理Bigtable中的海量数据，HBase同样利用Hadoop MapReduce来处理HBase中的海量数据；Google Bigtable利用Chubby作为协同服务，HBase利用Zookeeper作为对应。

1.2 HBase特点

1）海量存储
Hbase适合存储PB级别的海量数据，在PB级别的数据以及采用廉价PC存储的情况下，能在几十到百毫秒内返回数据。这与Hbase的极易扩展性息息相关。正式因为Hbase良好的扩展性，才为海量数据的存储提供了便利。
2）列式存储
这里的列式存储其实说的是列族存储，Hbase是根据列族来存储数据的。列族下面可以有非常多的列，列族在创建表的时候就必须指定。
3）极易扩展
Hbase的扩展性主要体现在两个方面，一个是基于上层处理能力（RegionServer）的扩展，一个是基于存储的扩展（HDFS）。
通过横向添加RegionSever的机器，进行水平扩展，提升Hbase上层的处理能力，提升Hbsae服务更多Region的能力。
备注：RegionServer的作用是管理region、承接业务的访问，这个后面会详细的介绍通过横向添加Datanode的机器，进行存储层扩容，提升Hbase的数据存储能力和提升后端存储的读写能力。
4）高并发
由于目前大部分使用Hbase的架构，都是采用的廉价PC，因此单个IO的延迟其实并不小，一般在几十到上百ms之间。这里说的高并发，主要是在并发的情况下，Hbase的单个IO延迟下降并不多。能获得高并发、低延迟的服务。
5）稀疏
稀疏主要是针对Hbase列的灵活性，在列族中，你可以指定任意多的列，在列数据为空的情况下，是不会占用存储空间的。

1.3 HBase架构

   Hbase架构如图1所示：<br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2019/png/603784/1574135162553-0aafcc1c-9221-4743-8f29-bfd28bfa7224.png#align=left&display=inline&height=232&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=232&originWidth=413&status=done&style=none&width=413)<br />图1 HBase架构图<br />从图中可以看出Hbase是由Client、Zookeeper、Master、HRegionServer、HDFS等几个组件组成，下面来介绍一下几个组件的相关功能：<br />**1）Client**<br />Client包含了访问Hbase的接口，另外Client还维护了对应的cache来加速Hbase的访问，比如cache的.META.元数据的信息。<br />**2）Zookeeper**<br />HBase通过Zookeeper来做master的高可用、RegionServer的监控、元数据的入口以及集群配置的维护等工作。具体工作如下：<br />通过Zoopkeeper来保证集群中只有1个master在运行，如果master异常，会通过竞争机制产生新的master提供服务<br />通过Zoopkeeper来监控RegionServer的状态，当RegionSevrer有异常的时候，通过回调的形式通知Master RegionServer上下线的信息<br />通过Zoopkeeper存储元数据的统一入口地址<br />**3）Hmaster**<br />master节点的主要职责如下：<br />为RegionServer分配Region维护整个集群的负载均衡<br />维护集群的元数据信息<br />发现失效的Region，并将失效的Region分配到正常的RegionServer上<br />当RegionSever失效的时候，协调对应Hlog的拆分<br />**4）HregionServer**<br />HregionServer直接对接用户的读写请求，是真正的“干活”的节点。它的功能概括如下：<br />管理master为其分配的Region处理来自客户端的读写请求<br />负责和底层HDFS的交互，存储数据到HDFS负责Region变大以后的拆分<br />负责Storefile的合并工作<br />**5）HDFS**<br />HDFS为Hbase提供最终的底层数据存储服务，同时为HBase提供高可用（Hlog存储在HDFS）的支持，具体功能概括如下：<br />提供元数据和表数据的底层分布式存储服务<br />数据多副本，保证的高可靠和高可用性

1.3 HBase中的角色

1.3.1 HMaster

功能
1．监控RegionServer
2．处理RegionServer故障转移
3．处理元数据的变更
4．处理region的分配或转移
5．在空闲时间进行数据的负载均衡
6．通过Zookeeper发布自己的位置给客户端

1.3.2 RegionServer

功能
1．负责存储HBase的实际数据
2．处理分配给它的Region
3．刷新缓存到HDFS
4．维护Hlog
5．执行压缩
6．负责处理Region分片

1.2.3 其他组件

1．Write-Ahead logs
HBase的修改记录，当对HBase读写数据的时候，数据不是直接写进磁盘，它会在内存中保留一段时间（时间以及数据量阈值可以设定）。但把数据保存在内存中可能有更高的概率引起数据丢失，为了解决这个问题，数据会先写在一个叫做Write-Ahead logfile的文件中，然后再写入内存中。所以在系统出现故障的时候，数据可以通过这个日志文件重建。
2．Region
Hbase表的分片，HBase表会根据RowKey值被切分成不同的region存储在RegionServer中，在一个RegionServer中可以有多个不同的region。
3．Store
HFile存储在Store中，一个Store对应HBase表中的一个列族。
4．MemStore
顾名思义，就是内存存储，位于内存中，用来保存当前的数据操作，所以当数据保存在WAL中之后，RegsionServer会在内存中存储键值对。
5．HFile
这是在磁盘上保存原始数据的实际的物理文件，是实际的存储文件。StoreFile是以Hfile的形式存储在HDFS的。

第2章 HBase安装

2.1 Zookeeper正常部署

首先保证Zookeeper集群的正常部署，并启动之：
[atguigu@hadoop102 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop103 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start
[atguigu@hadoop104 zookeeper-3.4.10]$ bin/zkServer.sh start

2.2 Hadoop正常部署

Hadoop集群的正常部署并启动：
[atguigu@hadoop102 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-dfs.sh
[atguigu@hadoop103 hadoop-2.7.2]$ sbin/start-yarn.sh

2.3 HBase的解压

解压HBase到指定目录：
[atguigu@hadoop102 software]$ tar -zxvf hbase-1.3.1-bin.tar.gz -C /opt/module

2.4 HBase的配置文件

修改HBase对应的配置文件。
1）hbase-env.sh修改内容：
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export HBASE_MANAGES_ZK=false
2）hbase-site.xml修改内容：

3）regionservers：

4）软连接hadoop配置文件到hbase：
[atguigu@hadoop102 module]$ ln -s /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/core-site.xml
/opt/module/hbase/conf/core-site.xml
[atguigu@hadoop102 module]$ ln -s /opt/module/hadoop-2.7.2/etc/hadoop/hdfs-site.xml
/opt/module/hbase/conf/hdfs-site.xml

2.5 HBase远程发送到其他集群

[atguigu@hadoop102 module]$ xsync hbase/

2.6 HBase服务的启动

1．启动方式1
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/hbase-daemon.sh start master
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/hbase-daemon.sh start regionserver
提示：如果集群之间的节点时间不同步，会导致regionserver无法启动，抛出ClockOutOfSyncException异常。
修复提示：
a、同步时间服务
请参看帮助文档：《尚硅谷大数据技术之Hadoop入门》
b、属性：hbase.master.maxclockskew设置更大的值

2．启动方式2
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/start-hbase.sh
对应的停止服务：
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh

2.7 查看HBase页面

启动成功后，可以通过“host:port”的方式来访问HBase管理页面，例如：
http://hadoop102:16010

第3章 HBase Shell操作

3.1 基本操作

1．进入HBase客户端命令行
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/hbase shell
2．查看帮助命令
hbase(main):001:0> help
3．查看当前数据库中有哪些表
hbase(main):002:0> list

3.2 表的操作

1．创建表
hbase(main):002:0> create ‘student’,’info’
2．插入数据到表
hbase(main):003:0> put ‘student’,’1001’,’info:sex’,’male’
hbase(main):004:0> put ‘student’,’1001’,’info:age’,’18’
hbase(main):005:0> put ‘student’,’1002’,’info:name’,’Janna’
hbase(main):006:0> put ‘student’,’1002’,’info:sex’,’female’
hbase(main):007:0> put ‘student’,’1002’,’info:age’,’20’
3．扫描查看表数据
hbase(main):008:0> scan ‘student’
hbase(main):009:0> scan ‘student’,{STARTROW => ‘1001’, STOPROW => ‘1001’}
hbase(main):010:0> scan ‘student’,{STARTROW => ‘1001’}
4．查看表结构
hbase(main):011:0> describe ‘student’
5．更新指定字段的数据
hbase(main):012:0> put ‘student’,’1001’,’info:name’,’Nick’
hbase(main):013:0> put ‘student’,’1001’,’info:age’,’100’
6．查看“指定行”或“指定列族:列”的数据
hbase(main):014:0> get ‘student’,’1001’
hbase(main):015:0> get ‘student’,’1001’,’info:name’
7．统计表数据行数
hbase(main):021:0> count ‘student’
8．删除数据
删除某rowkey的全部数据：
hbase(main):016:0> deleteall ‘student’,’1001’
删除某rowkey的某一列数据：
hbase(main):017:0> delete ‘student’,’1002’,’info:sex’
9．清空表数据
hbase(main):018:0> truncate ‘student’
提示：清空表的操作顺序为先disable，然后再truncate。
10．删除表
首先需要先让该表为disable状态：
hbase(main):019:0> disable ‘student’
然后才能drop这个表：
hbase(main):020:0> drop ‘student’
提示：如果直接drop表，会报错：ERROR: Table student is enabled. Disable it first.
11．变更表信息
将info列族中的数据存放3个版本：
hbase(main):022:0> alter ‘student’,{NAME=>’info’,VERSIONS=>3}
hbase(main):022:0> get ‘student’,’1001’,{COLUMN=>’info:name’,VERSIONS=>3}

第4章 HBase数据结构

4.1 RowKey

与nosql数据库们一样,RowKey是用来检索记录的主键。访问HBASE table中的行，只有三种方式：
1.通过单个RowKey访问
2.通过RowKey的range（正则）
3.全表扫描
RowKey行键 (RowKey)可以是任意字符串(最大长度是64KB，实际应用中长度一般为 10-100bytes)，在HBASE内部，RowKey保存为字节数组。存储时，数据按照RowKey的字典序(byte order)排序存储。设计RowKey时，要充分排序存储这个特性，将经常一起读取的行存储放到一起。(位置相关性)

4.2 Column Family

列族：HBASE表中的每个列，都归属于某个列族。列族是表的schema的一部 分(而列不是)，必须在使用表之前定义。列名都以列族作为前缀。例如 courses:history，courses:math都属于courses 这个列族。

4.3 Cell

由{rowkey, column Family:columu, version} 唯一确定的单元。cell中的数据是没有类型的，全部是字节码形式存贮。
关键字：无类型、字节码

4.4 Time Stamp

HBASE 中通过rowkey和columns确定的为一个存贮单元称为cell。每个 cell都保存 着同一份数据的多个版本。版本通过时间戳来索引。时间戳的类型是 64位整型。时间戳可以由HBASE(在数据写入时自动 )赋值，此时时间戳是精确到毫秒 的当前系统时间。时间戳也可以由客户显式赋值。如果应用程序要避免数据版 本冲突，就必须自己生成具有唯一性的时间戳。每个 cell中，不同版本的数据按照时间倒序排序，即最新的数据排在最前面。
为了避免数据存在过多版本造成的的管理 (包括存贮和索引)负担，HBASE提供 了两种数据版本回收方式。一是保存数据的最后n个版本，二是保存最近一段 时间内的版本（比如最近七天）。用户可以针对每个列族进行设置。

4.5 命名空间

命名空间的结构:

1) Table：表，所有的表都是命名空间的成员，即表必属于某个命名空间，如果没有指定，则在default默认的命名空间中。
2) RegionServer group：一个命名空间包含了默认的RegionServer Group。
3) Permission：权限，命名空间能够让我们来定义访问控制列表ACL（Access Control List）。例如，创建表，读取表，删除，更新等等操作。
4) Quota：限额，可以强制一个命名空间可包含的region的数量。

第5章 HBase原理

5.1 读流程

   HBase读数据流程如图3所示<br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2019/png/603784/1574135162745-0329b34d-c9f6-4094-82ee-fa8f011bd48b.png#align=left&display=inline&height=229&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=229&originWidth=408&status=done&style=none&width=408)<br />图3所示 HBase读数据流程<br />1）Client先访问zookeeper，从meta表读取region的位置，然后读取meta表中的数据。meta中又存储了用户表的region信息；<br />2）根据namespace、表名和rowkey在meta表中找到对应的region信息；<br />3）找到这个region对应的regionserver；<br />4）查找对应的region；<br />5）先从MemStore找数据，如果没有，再到BlockCache里面读；<br />6）BlockCache还没有，再到StoreFile上读(为了读取的效率)；<br />7）如果是从StoreFile里面读取的数据，不是直接返回给客户端，而是先写入BlockCache，再返回给客户端。

5.2 写流程

   Hbase写流程如图2所示<br />![](https://cdn.nlark.com/yuque/0/2019/png/603784/1574135162883-143557cd-4a25-4006-8cab-39604efbd90b.png#align=left&display=inline&height=231&margin=%5Bobject%20Object%5D&originHeight=231&originWidth=412&status=done&style=none&width=412)<br />图2  HBase写数据流程<br />1）Client向HregionServer发送写请求；<br />2）HregionServer将数据写到HLog（write ahead log）。为了数据的持久化和恢复；<br />3）HregionServer将数据写到内存（MemStore）；<br />4）反馈Client写成功。

5.3 数据Flush过程

1）当MemStore数据达到阈值（默认是128M，老版本是64M），将数据刷到硬盘，将内存中的数据删除，同时删除HLog中的历史数据；
2）并将数据存储到HDFS中；
3）在HLog中做标记点。

5.4 数据合并过程

1）当数据块达到4块，Hmaster触发合并操作，Region将数据块加载到本地，进行合并；
2）当合并的数据超过256M，进行拆分，将拆分后的Region分配给不同的HregionServer管理；
3）当HregionServer宕机后，将HregionServer上的hlog拆分，然后分配给不同的HregionServer加载，修改.META.；
4）注意：HLog会同步到HDFS。

第6章 HBase API操作

6.1 环境准备

新建项目后在pom.xml中添加依赖：

6.2 HBaseAPI

6.2.1 获取Configuration对象

6.2.2 判断表是否存在

6.2.3 创建表

6.2.4 删除表

6.2.5 向表中插入数据

6.2.6 删除多行数据

6.2.7 获取所有数据

6.2.8 获取某一行数据

6.2.9 获取某一行指定“列族:列”的数据

6.3 MapReduce

通过HBase的相关JavaAPI，我们可以实现伴随HBase操作的MapReduce过程，比如使用MapReduce将数据从本地文件系统导入到HBase的表中，比如我们从HBase中读取一些原始数据后使用MapReduce做数据分析。

6.3.1 官方HBase-MapReduce

1．查看HBase的MapReduce任务的执行
$ bin/hbase mapredcp
2．环境变量的导入
（1）执行环境变量的导入（临时生效，在命令行执行下述操作）
$ export HBASE_HOME=/opt/module/hbase-1.3.1
$ export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
$ export HADOOP_CLASSPATH=${HBASE_HOME}/bin/hbase mapredcp

（2）永久生效：在/etc/profile配置
export HBASE_HOME=/opt/module/hbase-1.3.1
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
并在hadoop-env.sh中配置：（注意：在for循环之后配）
export HADOOP_CLASSPATH=$HADOOP_CLASSPATH:/opt/module/hbase/lib/*
3．运行官方的MapReduce任务
— 案例一：统计Student表中有多少行数据
$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/yarn jar lib/hbase-server-1.3.1.jar rowcounter student

— 案例二：使用MapReduce将本地数据导入到HBase
1）在本地创建一个tsv格式的文件：fruit.tsv

2）创建HBase表
hbase(main):001:0> create ‘fruit’,’info’

3）在HDFS中创建input_fruit文件夹并上传fruit.tsv文件
$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hdfs dfs -mkdir /input_fruit/
$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/hdfs dfs -put fruit.tsv /input_fruit/

4）执行MapReduce到HBase的fruit表中
$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/yarn jar lib/hbase-server-1.3.1.jar importtsv \
-Dimporttsv.columns=HBASE_ROW_KEY,info:name,info:color fruit \
hdfs://hadoop102:9000/input_fruit

5）使用scan命令查看导入后的结果
hbase(main):001:0> scan ‘fruit’

6.3.2 自定义HBase-MapReduce1

目标：将fruit表中的一部分数据，通过MR迁入到fruit_mr表中。
分步实现：
1．构建ReadFruitMapper类，用于读取fruit表中的数据

2． 构建WriteFruitMRReducer类，用于将读取到的fruit表中的数据写入到fruit_mr表中

3．构建Fruit2FruitMRRunner extends Configured implements Tool用于组装运行Job任务

4．主函数中调用运行该Job任务

5．打包运行任务
$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/yarn jar ~/softwares/jars/hbase-0.0.1-SNAPSHOT.jar
com.z.hbase.mr1.Fruit2FruitMRRunner
提示：运行任务前，如果待数据导入的表不存在，则需要提前创建。
提示：maven打包命令：-P local clean package或-P dev clean package install（将第三方jar包一同打包，需要插件：maven-shade-plugin）

6.3.3 自定义HBase-MapReduce2

目标：实现将HDFS中的数据写入到HBase表中。
分步实现：
1．构建ReadFruitFromHDFSMapper于读取HDFS中的文件数据

2．构建WriteFruitMRFromTxtReducer类

3．创建Txt2FruitRunner组装Job

4．调用执行Job

5．打包运行
$ /opt/module/hadoop-2.7.2/bin/yarn jar hbase-0.0.1-SNAPSHOT.jar com.atguigu.hbase.mr2.Txt2FruitRunner
提示：运行任务前，如果待数据导入的表不存在，则需要提前创建之。
提示：maven打包命令：-P local clean package或-P dev clean package install（将第三方jar包一同打包，需要插件：maven-shade-plugin）

6.4 与Hive的集成

6.4.1 HBase与Hive的对比

1．Hive
(1) 数据仓库
Hive的本质其实就相当于将HDFS中已经存储的文件在Mysql中做了一个双射关系，以方便使用HQL去管理查询。
(2) 用于数据分析、清洗
Hive适用于离线的数据分析和清洗，延迟较高。
(3) 基于HDFS、MapReduce
Hive存储的数据依旧在DataNode上，编写的HQL语句终将是转换为MapReduce代码执行。
2．HBase
(1) 数据库
是一种面向列存储的非关系型数据库。
(2) 用于存储结构化和非结构化的数据
适用于单表非关系型数据的存储，不适合做关联查询，类似JOIN等操作。
(3) 基于HDFS
数据持久化存储的体现形式是Hfile，存放于DataNode中，被ResionServer以region的形式进行管理。
(4) 延迟较低，接入在线业务使用
面对大量的企业数据，HBase可以直线单表大量数据的存储，同时提供了高效的数据访问速度。

6.4.2 HBase与Hive集成使用

尖叫提示：HBase与Hive的集成在最新的两个版本中无法兼容。所以，我们只能含着泪勇敢的重新编译：hive-hbase-handler-1.2.2.jar！！好气！！
环境准备
因为我们后续可能会在操作Hive的同时对HBase也会产生影响，所以Hive需要持有操作HBase的Jar，那么接下来拷贝Hive所依赖的Jar包（或者使用软连接的形式）。

同时在hive-site.xml中修改zookeeper的属性，如下：

1．案例一
目标：建立Hive表，关联HBase表，插入数据到Hive表的同时能够影响HBase表。
分步实现：
(1) 在Hive中创建表同时关联HBase

提示：完成之后，可以分别进入Hive和HBase查看，都生成了对应的表
(2) 在Hive中创建临时中间表，用于load文件中的数据
提示：不能将数据直接load进Hive所关联HBase的那张表中

(3) 向Hive中间表中load数据

(4) 通过insert命令将中间表中的数据导入到Hive关联HBase的那张表中

(5) 查看Hive以及关联的HBase表中是否已经成功的同步插入了数据
Hive：

HBase：

2．案例二
目标：在HBase中已经存储了某一张表hbase_emp_table，然后在Hive中创建一个外部表来关联HBase中的hbase_emp_table这张表，使之可以借助Hive来分析HBase这张表中的数据。
注：该案例2紧跟案例1的脚步，所以完成此案例前，请先完成案例1。
分步实现：
(1) 在Hive中创建外部表

(2) 关联后就可以使用Hive函数进行一些分析操作了

第7章 HBase优化

7.1 高可用

在HBase中Hmaster负责监控RegionServer的生命周期，均衡RegionServer的负载，如果Hmaster挂掉了，那么整个HBase集群将陷入不健康的状态，并且此时的工作状态并不会维持太久。所以HBase支持对Hmaster的高可用配置。
1．关闭HBase集群（如果没有开启则跳过此步）
[atguigu@hadoop102 hbase]$ bin/stop-hbase.sh
2．在conf目录下创建backup-masters文件
[atguigu@hadoop102 hbase]$ touch conf/backup-masters
3．在backup-masters文件中配置高可用HMaster节点
[atguigu@hadoop102 hbase]$ echo hadoop103 > conf/backup-masters
4．将整个conf目录scp到其他节点
[atguigu@hadoop102 hbase]$ scp -r conf/ hadoop103:/opt/module/hbase/
[atguigu@hadoop102 hbase]$ scp -r conf/ hadoop104:/opt/module/hbase/
5．打开页面测试查看
http://hadooo102:16010

7.2 预分区

每一个region维护着startRow与endRowKey，如果加入的数据符合某个region维护的rowKey范围，则该数据交给这个region维护。那么依照这个原则，我们可以将数据所要投放的分区提前大致的规划好，以提高HBase性能。
1．手动设定预分区
hbase> create ‘staff1’,’info’,’partition1’,SPLITS => [‘1000’,’2000’,’3000’,’4000’]
2．生成16进制序列预分区
create ‘staff2’,’info’,’partition2’,{NUMREGIONS => 15, SPLITALGO => ‘HexStringSplit’}
3．按照文件中设置的规则预分区
创建splits.txt文件内容如下：

然后执行：
create ‘staff3’,’partition3’,SPLITS_FILE => ‘splits.txt’
4．使用JavaAPI创建预分区

7.3 RowKey设计

一条数据的唯一标识就是rowkey，那么这条数据存储于哪个分区，取决于rowkey处于哪个一个预分区的区间内，设计rowkey的主要目的 ，就是让数据均匀的分布于所有的region中，在一定程度上防止数据倾斜。接下来我们就谈一谈rowkey常用的设计方案。
1．生成随机数、hash、散列值

2．字符串反转

这样也可以在一定程度上散列逐步put进来的数据。
3．字符串拼接

7.4 内存优化

HBase操作过程中需要大量的内存开销，毕竟Table是可以缓存在内存中的，一般会分配整个可用内存的70%给HBase的Java堆。但是不建议分配非常大的堆内存，因为GC过程持续太久会导致RegionServer处于长期不可用状态，一般16~48G内存就可以了，如果因为框架占用内存过高导致系统内存不足，框架一样会被系统服务拖死。

7.5 基础优化

1．允许在HDFS的文件中追加内容
hdfs-site.xml、hbase-site.xml

2．优化DataNode允许的最大文件打开数
hdfs-site.xml

3．优化延迟高的数据操作的等待时间
hdfs-site.xml

4．优化数据的写入效率
mapred-site.xml

5．设置RPC监听数量
hbase-site.xml

6．优化HStore文件大小
hbase-site.xml

7．优化hbase客户端缓存
hbase-site.xml

8．指定scan.next扫描HBase所获取的行数
hbase-site.xml

9．flush、compact、split机制
当MemStore达到阈值，将Memstore中的数据Flush进Storefile；compact机制则是把flush出来的小文件合并成大的Storefile文件。split则是当Region达到阈值，会把过大的Region一分为二。
涉及属性：
即：128M就是Memstore的默认阈值

即：这个参数的作用是当单个HRegion内所有的Memstore大小总和超过指定值时，flush该HRegion的所有memstore。RegionServer的flush是通过将请求添加一个队列，模拟生产消费模型来异步处理的。那这里就有一个问题，当队列来不及消费，产生大量积压请求时，可能会导致内存陡增，最坏的情况是触发OOM。

即：当MemStore使用内存总量达到hbase.regionserver.global.memstore.upperLimit指定值时，将会有多个MemStores flush到文件中，MemStore flush 顺序是按照大小降序执行的，直到刷新到MemStore使用内存略小于lowerLimit

第8章 HBase实战之谷粒微博

8.1 需求分析

1) 微博内容的浏览，数据库表设计
2) 用户社交体现：关注用户，取关用户
3) 拉取关注的人的微博内容

8.2 代码实现

8.2.1 代码设计总览：

1) 创建命名空间以及表名的定义
2) 创建微博内容表
3) 创建用户关系表
4) 创建用户微博内容接收邮件表
5) 发布微博内容
6) 添加关注用户
7) 移除（取关）用户
8) 获取关注的人的微博内容
9) 测试

8.2.2 创建命名空间以及表名的定义

//获取配置conf
private Configuration conf = HBaseConfiguration.create();

//微博内容表的表名
private static final byte[] TABLE_CONTENT = Bytes.toBytes(“weibo:content”);
//用户关系表的表名
private static final byte[] TABLE_RELATIONS = Bytes.toBytes(“weibo:relations”);
//微博收件箱表的表名
private static final byte[] TABLE_RECEIVE_CONTENT_EMAIL = Bytes.toBytes(“weibo:receive_content_email”);
public void initNamespace(){
HBaseAdmin admin = null;
try {
admin = new HBaseAdmin(conf);
//命名空间类似于关系型数据库中的schema，可以想象成文件夹
NamespaceDescriptor weibo = NamespaceDescriptor
.create(“weibo”)
.addConfiguration(“creator”, “Jinji”)
.addConfiguration(“create_time”, System.currentTimeMillis() + “”)
.build();
admin.createNamespace(weibo);
} catch (MasterNotRunningException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ZooKeeperConnectionException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
if(null != admin){
try {
admin.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

8.2.3 创建微博内容表

表结构：

代码：
/*
创建微博内容表
Table Name:weibo:content
RowKey:用户ID_时间戳
ColumnFamily:info
ColumnLabel:标题 内容 图片URL
Version:1个版本
/
public void createTableContent(){
HBaseAdmin admin = null;
try {
admin = new HBaseAdmin(conf);
//创建表表述
HTableDescriptor content = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(TABLE_CONTENT));
//创建列族描述
HColumnDescriptor info = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes(“info”));
//设置块缓存
info.setBlockCacheEnabled(true);
//设置块缓存大小
info.setBlocksize(2097152);
//设置压缩方式
// info.setCompressionType(Algorithm.SNAPPY);
//设置版本确界
info.setMaxVersions(1);
info.setMinVersions(1);

content.addFamily(info);
admin.createTable(content);

} catch (MasterNotRunningException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ZooKeeperConnectionException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
if(null != admin){
try {
admin.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

8.2.4 创建用户关系表

表结构：

代码：
/*
用户关系表
Table Name:weibo:relations
RowKey:用户ID
ColumnFamily:attends,fans
ColumnLabel:关注用户ID，粉丝用户ID
ColumnValue:用户ID
Version：1个版本
*/
public void createTableRelations(){
HBaseAdmin admin = null;
try {
admin = new HBaseAdmin(conf);
HTableDescriptor relations = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(TABLE_RELATIONS));

//关注的人的列族
HColumnDescriptor attends = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes(“attends”));
//设置块缓存
attends.setBlockCacheEnabled(true);
//设置块缓存大小
attends.setBlocksize(2097152);
//设置压缩方式
// info.setCompressionType(Algorithm.SNAPPY);
//设置版本确界
attends.setMaxVersions(1);
attends.setMinVersions(1);

//粉丝列族
HColumnDescriptor fans = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes(“fans”));
fans.setBlockCacheEnabled(true);
fans.setBlocksize(2097152);
fans.setMaxVersions(1);
fans.setMinVersions(1);


relations.addFamily(attends);
relations.addFamily(fans);
admin.createTable(relations);

} catch (MasterNotRunningException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ZooKeeperConnectionException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
if(null != admin){
try {
admin.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

8.2.5 创建微博收件箱表

表结构：

代码：
/*
创建微博收件箱表
Table Name: weibo:receive_content_email
RowKey:用户ID
ColumnFamily:info
ColumnLabel:用户ID-发布微博的人的用户ID
ColumnValue:关注的人的微博的RowKey
Version:1000
*/
public void createTableReceiveContentEmail(){
HBaseAdmin admin = null;
try {
admin = new HBaseAdmin(conf);
HTableDescriptor receive_content_email = new HTableDescriptor(TableName.valueOf(TABLE_RECEIVE_CONTENT_EMAIL));
HColumnDescriptor info = new HColumnDescriptor(Bytes.toBytes(“info”));

info.setBlockCacheEnabled(true);
info.setBlocksize(2097152);
info.setMaxVersions(1000);
info.setMinVersions(1000);

receive_content_email.addFamily(info);;
admin.createTable(receive_content_email);
} catch (MasterNotRunningException e) {
e.printStackTrace();
} catch (ZooKeeperConnectionException e) {
e.printStackTrace();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
if(null != admin){
try {
admin.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

8.2.6 发布微博内容

a、微博内容表中添加1条数据
b、微博收件箱表对所有粉丝用户添加数据
代码：Message.java
package com.atguigu.weibo;

public class Message {
private String uid;
private String timestamp;
private String content;

public String getUid() {
return uid;
}
public void setUid(String uid) {
this.uid = uid;
}
public String getTimestamp() {
return timestamp;
}
public void setTimestamp(String timestamp) {
this.timestamp = timestamp;
}
public String getContent() {
return content;
}
public void setContent(String content) {
this.content = content;
}
@Override
public String toString() {
return “Message [uid=” + uid + “, timestamp=” + timestamp + “, content=” + content + “]”;
}
}
代码：public void publishContent(String uid, String content)
/*
发布微博
a、微博内容表中数据+1
b、向微博收件箱表中加入微博的Rowkey
*/
public void publishContent(String uid, String content){
HConnection connection = null;
try {
connection = HConnectionManager.createConnection(conf);
//a、微博内容表中添加1条数据，首先获取微博内容表描述
HTableInterface contentTBL = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLECONTENT));
//组装Rowkey
long timestamp = System.currentTimeMillis();
String rowKey = uid + ““ + timestamp;

Put put = new Put(Bytes.toBytes(rowKey));
put.add(Bytes.toBytes(“info”), Bytes.toBytes(“content”), timestamp, Bytes.toBytes(content));

contentTBL.put(put);

//b、向微博收件箱表中加入发布的Rowkey
//b.1、查询用户关系表，得到当前用户有哪些粉丝
HTableInterface relationsTBL = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLE_RELATIONS));
//b.2、取出目标数据
Get get = new Get(Bytes.toBytes(uid));
get.addFamily(Bytes.toBytes(“fans”));

Result result = relationsTBL.get(get);
List fans = new ArrayList();

//遍历取出当前发布微博的用户的所有粉丝数据
for(Cell cell : result.rawCells()){
fans.add(CellUtil.cloneQualifier(cell));
}
//如果该用户没有粉丝，则直接return
if(fans.size() <= 0) return;
//开始操作收件箱表
HTableInterface recTBL = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLE_RECEIVE_CONTENT_EMAIL));
List puts = new ArrayList();
for(byte[] fan : fans){
Put fanPut = new Put(fan);
fanPut.add(Bytes.toBytes(“info”), Bytes.toBytes(uid), timestamp, Bytes.toBytes(rowKey));
puts.add(fanPut);
}
recTBL.put(puts);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
if(null != connection){
try {
connection.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
}
}

8.2.7 添加关注用户

a、在微博用户关系表中，对当前主动操作的用户添加新关注的好友
b、在微博用户关系表中，对被关注的用户添加新的粉丝
c、微博收件箱表中添加所关注的用户发布的微博
代码实现：public void addAttends(String uid, String… attends)
/*
关注用户逻辑
a、在微博用户关系表中，对当前主动操作的用户添加新的关注的好友
b、在微博用户关系表中，对被关注的用户添加粉丝（当前操作的用户）
c、当前操作用户的微博收件箱添加所关注的用户发布的微博rowkey
/
public void addAttends(String uid, String… attends){
//参数过滤
if(attends == null || attends.length <= 0 || uid == null || uid.length() <= 0){
return;
}
HConnection connection = null;
try {
connection = HConnectionManager.createConnection(conf);
//用户关系表操作对象（连接到用户关系表）
HTableInterface relationsTBL = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLERELATIONS));
List puts = new ArrayList();
//a、在微博用户关系表中，添加新关注的好友
Put attendPut = new Put(Bytes.toBytes(uid));
for(String attend : attends){
//为当前用户添加关注的人
attendPut.add(Bytes.toBytes(“attends”), Bytes.toBytes(attend), Bytes.toBytes(attend));
//b、为被关注的人，添加粉丝
Put fansPut = new Put(Bytes.toBytes(attend));
fansPut.add(Bytes.toBytes(“fans”), Bytes.toBytes(uid), Bytes.toBytes(uid));
//将所有关注的人一个一个的添加到puts（List）集合中
puts.add(fansPut);
}
puts.add(attendPut);
relationsTBL.put(puts);

//c.1、微博收件箱添加关注的用户发布的微博内容（content）的rowkey
HTableInterface contentTBL = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLE_CONTENT));
Scan scan = new Scan();
//用于存放取出来的关注的人所发布的微博的rowkey
List rowkeys = new ArrayList();

for(String attend : attends){
//过滤扫描rowkey，即：前置位匹配被关注的人的uid
RowFilter filter = new RowFilter(CompareFilter.CompareOp.EQUAL, new SubstringComparator(attend + ““));
//为扫描对象指定过滤规则
scan.setFilter(filter);
//通过扫描对象得到scanner
ResultScanner result = contentTBL.getScanner(scan);
//迭代器遍历扫描出来的结果集
Iterator iterator = result.iterator();
while(iterator.hasNext()){
//取出每一个符合扫描结果的那一行数据
Result r = iterator.next();
for(Cell cell : r.rawCells()){
//将得到的rowkey放置于集合容器中
rowkeys.add(CellUtil.cloneRow(cell));
}

}
}

//c.2、将取出的微博rowkey放置于当前操作用户的收件箱中
if(rowkeys.size() <= 0) return;
//得到微博收件箱表的操作对象
HTableInterface recTBL = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLE_RECEIVE_CONTENT_EMAIL));
//用于存放多个关注的用户的发布的多条微博rowkey信息
List recPuts = new ArrayList();
for(byte[] rk : rowkeys){
Put put = new Put(Bytes.toBytes(uid));
//uid_timestamp
String rowKey = Bytes.toString(rk);
//借取uid
String attendUID = rowKey.substring(0, rowKey.indexOf(““));
long timestamp = Long.parseLong(rowKey.substring(rowKey.indexOf(“_”) + 1));
//将微博rowkey添加到指定单元格中
put.add(Bytes.toBytes(“info”), Bytes.toBytes(attendUID), timestamp, rk);
recPuts.add(put);
}

recTBL.put(recPuts);

} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
if(null != connection){
try {
connection.close();
} catch (IOException e) {
// TODO Auto-generated catch block
e.printStackTrace();
}
}
}
}

8.2.8 移除（取关）用户

a、在微博用户关系表中，对当前主动操作的用户移除取关的好友(attends)
b、在微博用户关系表中，对被取关的用户移除粉丝
c、微博收件箱中删除取关的用户发布的微博
代码：public void removeAttends(String uid, String… attends)
/*
取消关注（remove)
a、在微博用户关系表中，对当前主动操作的用户删除对应取关的好友
b、在微博用户关系表中，对被取消关注的人删除粉丝（当前操作人）
c、从收件箱中，删除取关的人的微博的rowkey
/
public void removeAttends(String uid, String… attends){
//过滤数据
if(uid == null || uid.length() <= 0 || attends == null || attends.length <= 0) return;
HConnection connection = null;

try {
connection = HConnectionManager.createConnection(conf);
//a、在微博用户关系表中，删除已关注的好友
HTableInterface relationsTBL = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLE_RELATIONS));

//待删除的用户关系表中的所有数据
List deletes = new ArrayList();
//当前取关操作者的uid对应的Delete对象
Delete attendDelete = new Delete(Bytes.toBytes(uid));
//遍历取关，同时每次取关都要将被取关的人的粉丝-1
for(String attend : attends){
attendDelete.deleteColumn(Bytes.toBytes(“attends”), Bytes.toBytes(attend));
//b
Delete fansDelete = new Delete(Bytes.toBytes(attend));
fansDelete.deleteColumn(Bytes.toBytes(“fans”), Bytes.toBytes(uid));
deletes.add(fansDelete);
}

deletes.add(attendDelete);
relationsTBL.delete(deletes);

//c、删除取关的人的微博rowkey 从 收件箱表中
HTableInterface recTBL = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLE_RECEIVE_CONTENT_EMAIL));

Delete recDelete = new Delete(Bytes.toBytes(uid));
for(String attend : attends){
recDelete.deleteColumn(Bytes.toBytes(“info”), Bytes.toBytes(attend));
}
recTBL.delete(recDelete);
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}

8.2.9 获取关注的人的微博内容

a、从微博收件箱中获取所关注的用户的微博RowKey
b、根据获取的RowKey，得到微博内容
代码实现：public List getAttendsContent(String uid)
/*
获取微博实际内容
a、从微博收件箱中获取所有关注的人的发布的微博的rowkey
b、根据得到的rowkey去微博内容表中得到数据
c、将得到的数据封装到Message对象中
/
public List getAttendsContent(String uid){
HConnection connection = null;
try {
connection = HConnectionManager.createConnection(conf);
HTableInterface recTBL = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLERECEIVE_CONTENT_EMAIL));
//a、从收件箱中取得微博rowKey
Get get = new Get(Bytes.toBytes(uid));
//设置最大版本号
get.setMaxVersions(5);
List rowkeys = new ArrayList();
Result result = recTBL.get(get);
for(Cell cell : result.rawCells()){
rowkeys.add(CellUtil.cloneValue(cell));
}
//b、根据取出的所有rowkey去微博内容表中检索数据
HTableInterface contentTBL = connection.getTable(TableName.valueOf(TABLE_CONTENT));
List gets = new ArrayList();
//根据rowkey取出对应微博的具体内容
for(byte[] rk : rowkeys){
Get g = new Get(rk);
gets.add(g);
}
//得到所有的微博内容的result对象
Result[] results = contentTBL.get(gets);

List messages = new ArrayList();
for(Result res : results){
for(Cell cell : res.rawCells()){
Message message = new Message();

String rowKey = Bytes.toString(CellUtil.cloneRow(cell));
String userid = rowKey.substring(0, rowKey.indexOf(““));
String timestamp = rowKey.substring(rowKey.indexOf(“_”) + 1);
String content = Bytes.toString(CellUtil.cloneValue(cell));

message.setContent(content);
message.setTimestamp(timestamp);
message.setUid(userid);

messages.add(message);
}
}
return messages;
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}finally{
try {
connection.close();
} catch (IOException e) {
e.printStackTrace();
}
}
return null;
}

8.2.10 测试

— 测试发布微博内容
public void testPublishContent(WeiBo wb)
— 测试添加关注
public void testAddAttend(WeiBo wb)
— 测试取消关注
public void testRemoveAttend(WeiBo wb)
— 测试展示内容
public void testShowMessage(WeiBo wb)
代码：
/*
发布微博内容
添加关注
取消关注
展示内容
/
public void testPublishContent(WeiBo wb){
wb.publishContent(“0001”, “今天买了一包空气，送了点薯片，非常开心！！”);
wb.publishContent(“0001”, “今天天气不错。”);
}

public void testAddAttend(WeiBo wb){
wb.publishContent(“0008”, “准备下课！”);
wb.publishContent(“0009”, “准备关机！”);
wb.addAttends(“0001”, “0008”, “0009”);
}

public void testRemoveAttend(WeiBo wb){
wb.removeAttends(“0001”, “0008”);
}

public void testShowMessage(WeiBo wb){
List messages = wb.getAttendsContent(“0001”);
for(Message message : messages){
System.out.println(message);
}
}

public static void main(String[] args) {
WeiBo weibo = new WeiBo();
weibo.initTable();

weibo.testPublishContent(weibo);
weibo.testAddAttend(weibo);
weibo.testShowMessage(weibo);
weibo.testRemoveAttend(weibo);
weibo.testShowMessage(weibo);
}

第9章 扩展

9.1 HBase在商业项目中的能力

每天：
1) 消息量：发送和接收的消息数超过60亿
2) 将近1000亿条数据的读写
3) 高峰期每秒150万左右操作
4) 整体读取数据占有约55%，写入占有45%
5) 超过2PB的数据，涉及冗余共6PB数据
6) 数据每月大概增长300千兆字节。

9.2 布隆过滤器

在日常生活中，包括在设计计算机软件时，我们经常要判断一个元素是否在一个集合中。比如在字处理软件中，需要检查一个英语单词是否拼写正确（也就是要判断它是否在已知的字典中）；在 FBI，一个嫌疑人的名字是否已经在嫌疑名单上；在网络爬虫里，一个网址是否被访问过等等。最直接的方法就是将集合中全部的元素存在计算机中，遇到一个新元素时，将它和集合中的元素直接比较即可。一般来讲，计算机中的集合是用哈希表（hash table）来存储的。它的好处是快速准确，缺点是费存储空间。当集合比较小时，这个问题不显著，但是当集合巨大时，哈希表存储效率低的问题就显现出来了。比如说，一个像 Yahoo,Hotmail 和 Gmai 那样的公众电子邮件（email）提供商，总是需要过滤来自发送垃圾邮件的人（spamer）的垃圾邮件。一个办法就是记录下那些发垃圾邮件的 email 地址。由于那些发送者不停地在注册新的地址，全世界少说也有几十亿个发垃圾邮件的地址，将他们都存起来则需要大量的网络服务器。如果用哈希表，每存储一亿个 email 地址， 就需要 1.6GB 的内存（用哈希表实现的具体办法是将每一个 email 地址对应成一个八字节的信息指纹googlechinablog.com/2006/08/blog-post.html，然后将这些信息指纹存入哈希表，由于哈希表的存储效率一般只有 50%，因此一个 email 地址需要占用十六个字节。一亿个地址大约要 1.6GB， 即十六亿字节的内存）。因此存贮几十亿个邮件地址可能需要上百 GB 的内存。除非是超级计算机，一般服务器是无法存储的。
布隆过滤器只需要哈希表 1/8 到 1/4 的大小就能解决同样的问题。
Bloom Filter是一种空间效率很高的随机数据结构，它利用位数组很简洁地表示一个集合，并能判断一个元素是否属于这个集合。Bloom Filter的这种高效是有一定代价的：在判断一个元素是否属于某个集合时，有可能会把不属于这个集合的元素误认为属于这个集合（false positive）。因此，Bloom Filter不适合那些“零错误”的应用场合。而在能容忍低错误率的应用场合下，Bloom Filter通过极少的错误换取了存储空间的极大节省。
下面我们具体来看Bloom Filter是如何用位数组表示集合的。初始状态时，Bloom Filter是一个包含m位的位数组，每一位都置为0，如图9-5所示。

图9-5
为了表达S={x1, x2,…,xn}这样一个n个元素的集合，Bloom Filter使用k个相互独立的哈希函数（Hash Function），它们分别将集合中的每个元素映射到{1,…,m}的范围中。对任意一个元素x，第i个哈希函数映射的位置hi(x)就会被置为1（1≤i≤k）。注意，如果一个位置多次被置为1，那么只有第一次会起作用，后面几次将没有任何效果。如图9-6所示，k=3，且有两个哈希函数选中同一个位置（从左边数第五位）。

图9-6
在判断y是否属于这个集合时，我们对y应用k次哈希函数，如果所有h(y)的位置都是1（1≤i≤k），那么我们就认为y是集合中的元素，否则就认为y不是集合中的元素。如图9-7所示y就不是集合中的元素。y或者属于这个集合，或者刚好是一个false positive。

图9-7
· 为了add一个元素，用k个hash function将它hash得到bloom filter中k个bit位，将这k个bit位置1。
· 为了query一个元素，即判断它是否在集合中，用k个hash function将它hash得到k个bit位。若这k bits全为1，则此元素在集合中；若其中任一位不为1，则此元素比不在集合中（因为如果在，则在add时已经把对应的k个bits位置为1）。
· 不允许remove元素，因为那样的话会把相应的k个bits位置为0，而其中很有可能有其他元素对应的位。因此remove会引入false negative，这是绝对不被允许的。
布隆过滤器决不会漏掉任何一个在黑名单中的可疑地址。但是，它有一条不足之处，也就是它有极小的可能将一个不在黑名单中的电子邮件地址判定为在黑名单中，因为有可能某个好的邮件地址正巧对应一个八个都被设置成一的二进制位。好在这种可能性很小，我们把它称为误识概率。
布隆过滤器的好处在于快速，省空间，但是有一定的误识别率，常见的补救办法是在建立一个小的白名单，存储那些可能个别误判的邮件地址。
布隆过滤器具体算法高级内容，如错误率估计，最优哈希函数个数计算，位数组大小计算，请参见http://blog.csdn.net/jiaomeng/article/details/1495500。

9.2 HBase2.0新特性

2017年8月22日凌晨2点左右，HBase发布了2.0.0 alpha-2，相比于上一个版本，修复了500个补丁，我们来了解一下2.0版本的HBase新特性。
最新文档：
http://hbase.apache.org/book.html#ttl
官方发布主页：
http://mail-archives.apache.org/mod_mbox/www-announce/201708.mbox/<CADcMMgFzmX0xYYso-UAYbU7V8z-Obk1J4pxzbGkRzbP5Hps+iA@mail.gmail.com
举例：
1) region进行了多份冗余
主region负责读写，从region维护在其他HregionServer中，负责读以及同步主region中的信息，如果同步不及时，是有可能出现client在从region中读到了脏数据（主region还没来得及把memstore中的变动的内容flush）。
2) 更多变动
https://issues.apache.org/jira/secure/ReleaseNote.jspa?version=12340859&styleName=&projectId=12310753&Create=Create&atl_token=A5KQ-2QAV-T4JA-FDED%7Ce6f233490acdf4785b697d4b457f7adb0a72b69f%7Clout